🤖 machine learning

Half the Nonlinearity Is Wasted: Measuring and Reallocating the Transformer's MLP Budget

यह शोध पत्र प्रदर्शित करता है कि ट्रांसफॉर्मर एमएलपी (MLP) नॉनलिनियैरिटी का एक महत्वपूर्ण हिस्सा अनावश्यक और संदर्भ-निर्भर है, जो यह दर्शाता है कि एक हल्का गेटिंग मैकेनिज्म इन गणनाओं को लीनियर सरोगेट्स (linear surrogates) के साथ गतिशील रूप से बदल सकता है ताकि कम्प्यूटेशनल बर्बादी को कम किया जा सके या, पूर्ण पुनरप्रशिक्षण (full retraining) के साथ रणनीतिक रूप से लागू होने पर, हानिकारक नॉनलिनियैरिटी को समाप्त करके मॉडल के प्रदर्शन में सक्रिय रूप से सुधार किया जा सके।

Peter Balogh2026-03-05
🤖 AI

When Shallow Wins: Silent Failures and the Depth-Accuracy Paradox in Latent Reasoning

यह शोध पत्र प्रकट करता है कि अत्याधुनिक गणितीय तर्क मॉडल अक्सर कम्प्यूटेशनल रूप से अस्थिर और अविश्वसनीय मार्गों के माध्यम से उच्च बेंचमार्क सटीकता प्राप्त करते हैं, जो मौन विफलताओं की महत्वपूर्ण दरों को छिपाते हैं और यह प्रदर्शित करते हैं कि मॉडल के पैमाने में वृद्धि आवश्यक रूप से विश्वसनीयता या शुद्धता में सुधार नहीं करती है।

Subramanyam Sahoo, Aman Chadha, Vinija Jain, Divya Chaudhary2026-03-05
🤖 AI

Raising Bars, Not Parameters: LilMoo Compact Language Model for Hindi

यह शोध पत्र LilMoo को प्रस्तुत करता है, जो एक 0.6-बिलियन-पैरामीटर वाला हिंदी भाषा मॉडल है जिसे एक उच्च-गुणवत्ता वाले, पारदर्शी रूप से क्यूरेट किए गए कॉर्पस पर शून्य से प्रशिक्षित किया गया है, जो समान आकार के बहुभाषी बेसलाइन मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है और यह प्रदर्शित करता है कि विशेष प्रीट्रेनिंग अपारदर्शी फाउंडेशन मॉडलों पर निर्भर किए बिना कम-संसाधन वाली भाषाओं के अंतराल को प्रभावी ढंग से संबोधित कर सकती है।

Shiza Fatimah, Aniket Sen, Sophia Falk, Florian Mai, Lucie Flek, Nicholas Kluge Corrêa2026-03-05
🤖 AI

Tucano 2 Cool: Better Open Source LLMs for Portuguese

यह शोध पत्र टुकानो 2 (Tucano 2) का परिचय देता है, जो पुर्तगाली भाषा के लिए 0.5-3.7 बिलियन पैरामीटर वाले लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का एक पूर्णतः ओपन-सोर्स सुइट है, जिसमें उन्नत डेटासेट और प्रशिक्षण विधियाँ शामिल हैं जो भाषा बेंचमार्क पर अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करते हैं और समुदाय के लिए व्यापक, पुनरुत्पादक संसाधन प्रदान करते हैं।

Nicholas Kluge Corrêa, Aniket Sen, Shiza Fatimah, Sophia Falk, Lennard Landgraf, Julia Kastner, Lucie Flek2026-03-05
🤖 AI

Belief-Sim: Towards Belief-Driven Simulation of Demographic Misinformation Susceptibility

यह शोधपत्र BeliefSim को प्रस्तुत करता है, जो मनोवैज्ञानिक रूप से प्रेरित विश्वास प्रोफाइल्स (belief profiles) का लाभ उठाकर लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के माध्यम से गलत सूचनाओं के प्रति संवेदनशीलता में जनसांख्यिकीय विविधताओं को सफलतापूर्वक सिम्युलेट करता है, और 92% तक सटीकता प्राप्त करता है।

Angana Borah, Zohaib Khan, Rada Mihalcea, Verónica Pérez-Rosas2026-03-05
💬 NLP

Linguistically Informed Graph Model and Semantic Contrastive Learning for Korean Short Text Classification

यह शोध पत्र LIGRAM का प्रस्ताव करता है, जो एक पदानुक्रमित विषम ग्राफ मॉडल (hierarchical heterogeneous graph model) है जिसे सिमेंटिक कॉन्ट्रास्टिव लर्निंग (semantic contrastive learning) के साथ संवर्धित किया गया है, ताकि कोरियाई भाषा की योगात्मक आकृति विज्ञान (agglutinative morphology) और लचीले शब्द क्रम का लाभ उठाकर संदर्भ संबंधी डेटा की कमी को दूर किया जा सके और कोरियाई लघु-पाठ वर्गीकरण में सुधार किया जा सके।

JaeGeon Yoo, Byoungwook Kim, Yeongwook Yang, Hong-Jun Jang2026-03-05
🤖 AI

Confidence-Calibrated Small-Large Language Model Collaboration for Cost-Efficient Reasoning

यह शोध पत्र COREA को प्रस्तुत करता है, जो एक लागत-कुशल तर्क प्रणाली है जो एक बड़े भाषा मॉडल के साथ एक छोटे भाषा मॉडल को कैस्केड करती है और आत्मविश्वास स्कोर (confidence scores) को कैलिब्रेट करने के लिए सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) का उपयोग करती है, जिससे उच्च सटीकता बनाए रखते हुए अनुमान लागत (inference costs) में काफी कमी आती है।

Chuang Zhang, Zizhen Zhu, Yihao Wei, Bing Tian, Junyi Liu, Henan Wang, Xavier Wang, Yaxiao Liu2026-03-05
🤖 machine learning

MOOSE-Star: Unlocking Tractable Training for Scientific Discovery by Breaking the Complexity Barrier

MOOSE-Star एक एकीकृत ढांचा है जो वैज्ञानिक खोज मॉडलों को सीधे प्रशिक्षित करने की गणितीय जटिलता को जनरेटिव रीजनिंग प्रक्रिया को सुलभ उप-कार्यों में विभाजित करके और प्रेरणा-निर्देशित पदानुक्रमित खोज (motivation-guided hierarchical search) का उपयोग करके दूर करता है, जिससे घातीय (exponential) से लघुगणकीय (logarithmic) तक की जटिलता को कम करते हुए स्केलेबल प्रशिक्षण और निरंतर टेस्ट-टाइम स्केलिंग सक्षम होती है।

Zonglin Yang, Lidong Bing2026-03-05
🤖 AI

T2S-Bench & Structure-of-Thought: Benchmarking and Prompting Comprehensive Text-to-Structure Reasoning

यह शोध पत्र स्ट्रक्चर-ऑफ-थॉट (SoT) को प्रस्तुत करता है, जो एक प्रॉम्प्टिंग तकनीक है जो मध्यवर्ती टेक्स्ट संरचनाओं के निर्माण का मार्गदर्शन करके मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाती है, और T2S-Bench प्रस्तुत करता है, जो विविध वैज्ञानिक डोमेन और कार्यों में टेक्स्ट-टू-स्ट्रक्चर रीजनिंग क्षमताओं के मूल्यांकन और सुधार के लिए पहला व्यापक बेंचमार्क है।

Qinsi Wang, Hancheng Ye, Jinhee Kim, Jinghan Ke, Yifei Wang, Martin Kuo, Zishan Shao, Dongting Li, Yueqian Lin, Ting Jia (…)2026-03-05
🤖 AI

SWE-CI: Evaluating Agent Capabilities in Maintaining Codebases via Continuous Integration

यह शोध पत्र SWE-CI को प्रस्तुत करता है, जो निरंतर एकीकरण (Continuous Integration) लूप्स पर निर्मित पहला रिपॉजिटरी-स्तरीय बेंचमार्क है, जो LLM एजेंटों की दीर्घकालिक कोड रखरखाव क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए उन्हें लंबी अवधि में जटिल, बहु-कमिट विकास कार्यों को हल करने की आवश्यकता के माध्यम से बनाया गया है, जिससे ध्यान स्थिर, एक-बार के कार्यात्मक शुद्धता से हटाकर गतिशील, निरंतर कोड गुणवत्ता पर केंद्रित किया गया है।

Jialong Chen, Xander Xu, Hu Wei, Chuan Chen, Bing Zhao2026-03-05